文章列表-AI魔法学院

本文介绍了微积分的基本概念及其在日常生活和科学领域中的应用。通过比喻和直观解释，文章阐述了极限、导数、微分和积分这四大微积分基石的含义和作用。极限描述了变化的趋势，导数揭示了函数变化的速率，微分帮助估算函数在小范围内的实际变化量，而积分则将小片段信息整合起来以理解整体。文章强调微积分不仅是数学的一部分，更是一种理解和塑造世界的重要工具。通过学习和应用微积分，我们可以更好地预测未来、解决实际问题，并开启更广阔的知识领域。

极限导数微分积分 2024-04-16

开源

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

在新年几天，把知识图谱和高级RAG应用干完！干完了，我们继续干agent！干教育组项目！接下来我们会用到纯本地的环境，做知识图谱+RAG应用！

Qwen1.5 开源模型 2024-04-16

大模型

造梦师手记：C站最受欢迎的大模型推出了SFW版

本文介绍了C站最受欢迎的AI大模型DreamShaper的发展历程，包括其推出的不同版本以及特点。Stable Diffusion作为开源软件，成为很多绘图工具的底层，而DreamShaper的SFW版则解决了网络公开服务中不得画出不健康图片的限制。文章还提供了多个使用该模型创作的示例图片及其对应的提示词。最后提供了C站主页和网盘下载的链接。

DreamShaper 大模型文生图 2024-04-16

视频

字节跳动推出MagicVideo-V2：引领AI视频生成新时代。

字节跳动推出AI视频生成模型MagicVideo-V2，将文字描述转化为精美视频。该模型利用T2I、I2V、V2V和VFI模块，生成高保真、高分辨率的视频。相比其他工具，MagicVideo-V2在视频质量上有显著优势，适合创意、教育和培训专业人士使用。虽未开源，但未来可能提供代码库和在线体验。

MagicVideo-V2 视频生成 2024-04-16

Prompt

Prompt及AI提问实践

本文介绍了大模型Prompt编写的实践指南，以客服对话总结为例。在编写Prompt时，需要遵循一些原则，如区分角色、少样本提示、明确输出要求、一次只问一个问题、注意文本顺序、选用恰当的分隔符、描述数据特征和减少文本字符数等。这些原则可以帮助提高大模型的输出质量和效率。随着大模型技术的不断迭代，适用的原则也需要不断演进，需要不断探索优化。同时，也需要注意不同模型之间的差异，针对模型本身的特点进行调整。参考了一些相关文章和资源，供读者进一步了解和学习。

Prompt 大模型提问 2024-04-16

清华

图片生成速度最高提升10倍！可以做到“实时”生成！清华推出LCM/LCM-LoRA！

LCM/LCM-LoRA 文生图 2024-04-16

大模型

垂直领域大模型的思考

本文介绍了如何构建一个垂直领域的大模型，包括继续预训练、领域微调数据构建、减缓幻觉、知识召回等多个方面。垂直领域大模型能够帮助我们真正解决问题，提高生产效率。首先，通过继续预训练，我们可以在通用大模型的基础上注入领域知识，使模型更加适应特定领域。混合数据是一种有效的策略，将通用数据和领域数据混合进行训练，以保持模型的通用能力并避免灾难性遗忘。其次，领域微调数据构建是垂直领域大模型的关键。在缺乏大规模标注数据的情况下，我们可以利用已有的数据通过Self-Instruct、Self-QA、Self-KG等方法生成微调数据。这些方法基于已有的数据生成指令微调数据，从而扩充数据集并提高模型的表现。然后，为了减缓模型的幻觉问题，我们可以采用Generate with Citation和Factual Consistency Evaluation等方法。Generate with Citation通过让模型在生成时附上引用的标注，提高回答的质量并减少幻觉。Factual Consistency Evaluation则通过训练一个模型来评估生成内容的一致性，从而在后处理阶段消除幻觉。此外，知识召回也是垂直领域大模型的重要组成部分。为了提高召回的质量，我们可以采用DPR、GTR等方法。这些方法基于Dense Retrieval技术，通过编码问题和文档并进行相似度匹配来召回相关知识。同时，我们还可以利用Keyword LLM和Context Rewriting等技术来改进召回效果。最后，文章还讨论了垂直领域大模型的系统设计和相关论文产品。这些系统通常包括问题解析、知识召回和推理求解等模块，以实现更全面的问答功能。虽然垂直领域大模型的产品化落地还面临许多挑战，但随着技术的不断进步和创新，相信会有更多的超级应用出现。总之，垂直领域大模型在解决实际问题、提高生产效率方面具有巨大潜力。通过继续预训练、领域微调数据构建、减缓幻觉、知识召回等方法，我们可以构建出更加高效、准确的垂直领域大模型，为各个领域的发展提供有力支持。

垂直领域大模型 2024-04-16

芯片拼接技术：英伟达新核弹，站在苹果的肩膀上

在2024年的GTC大会上，英伟达发布了Blackwell架构的B200 GPU，这款GPU在理论上具有高达20PFLOPS的AI性能，是之前H100的五倍。B200通过创新性的“大”和“组合”设计，将两块芯片“拼”成一个大芯片，实现了性能翻倍。这种设计背后涉及到物理学边缘的冲锋与冒险，因为传统的芯片性能提升主要依赖于制程的先进化，而B200则采用了不同于常规的封装技术。文章还回顾了芯片制造和封装技术的发展历程，包括台积电在先进封装技术方面的探索和苹果M1 Ultra芯片的成功实践。文章强调了技术在推动科技革命中的重要作用，并指出创新可能源自不为人知的角落。

芯片拼接 2024-04-16

工具

我尝试了 100 个免费 AI 工具，这些是最好的

本文介绍了17款免费的人工智能工具，它们可以在不同方面提高工作效率和创造力，包括图像转换、视频制作、图像创作、颜色化、历史人物对话、演示文稿制作、水印去除、生成艺术、播客剪辑、图像生成、工作效率增强、内容制作、字体查找、对话式人工智能、开发人员支持和信息检索等。其中，AI Hub作为一体化人工智能动力源，能够智能地创建营销内容、自动创建文章、生成AI图像变体等，是人工智能工具中的瑞士军刀。这些工具将为人工智能爱好者和内容创作者带来无限可能性和竞争优势。

AI 工具 2024-04-15

Stable Diffusion

Stable Diffusion 入门教程开篇

Stable Diffusion（SD）是2022年发布的一款基于变分自编码器（VAE）的潜在扩散模型，用于文本到图像生成。其工作原理包括提示词输入、潜在空间压缩、正向扩散、噪声预测器、反向扩散、条件生成和VAE解码。SD通过降低计算成本和提高生成速度，实现了图像生成、图像处理等任务。其优势包括开源免费、本地部署数据安全性高、高度可扩展和无内容限制。使用门槛方面，本地部署需满足一定硬件配置和上网条件。

Stable Diffusion 文生图入门教程 2024-04-15

Prompt

Prompt小技巧（18）：万能Prompt

本文介绍了一个万能Prompt，可帮助用户让ChatGPT成为Prompt的创造者，从而完善并达到所需的Prompt效果。该Prompt要求ChatGPT遵循三个步骤：首先询问用户Prompt的主题和目标，然后创建包含修订后的Prompt、建议和问题的三个部分，最后通过用户提供的信息进行迭代更新，直到Prompt完整为止。文章还通过两个例子说明了该Prompt的使用方法和效果，展示了其在创作短篇故事和制定营销策略方面的应用。这个万能Prompt可以让用户通过回答问题来逐步完善Prompt，从而提高效率和准确性。

prompt 大模型 2024-04-15

ChatGPT

超实用的通用ChatGPT指令！

本文提供了六个主题行业的指令合集，包括短视频创意提示、文案提示、视频广告脚本提示、微博主题提示、公众号广告文案提示和行业主题提示。这些提示几乎涵盖了所有主流提示词需求，对于ChatGPT用户来说，是一个宝贵的资源，能极大提升内容创作的效率和质量。用户可以收藏这些提示，方便随时查阅和使用。

ChatGPT 提示词 2024-04-15

RAG

RAG超参数调优食用指南

本文介绍了LLM应用程序构建中的超参数调优问题，以及LlamaIndex推出的ParamTuner类来解决这一问题。ParamTuner可以自动、高效地执行超参数调整，并有两种变体：ParamTuner和RayTuneParamTuner。文章还介绍了超参数调优的概念和重要性，以及三种超参数搜索类型：网格搜索、随机搜索和贝叶斯搜索。最后，提供了ParamTuner的使用指南，包括环境配置、加载评估数据集、定义目标函数和参数、运行ParamTuner等步骤。

rag 大模型 2024-04-15

语音

实时语音克隆

文章介绍了实时语音克隆技术的实现，使用SV2TTS框架和波形神经网络进行多说话人的文本到语音合成。提供了安装和配置步骤，包括安装要求、可选的预训练模型下载、测试配置、数据集下载和工具箱启动。项目链接为https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning。

语音克隆 2024-04-15

生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

本文讨论了AIGC（AI生成内容）产品管理的挑战，以及如何使用ComfyUI这样的工具来应对这些挑战。文章指出，随着AI技术的发展，产品经理需要适应新的工具和方法来确保产品价值能够传递给用户。传统的原型设计工具在AI产品面前显得力不从心，因此产品经理需要学习新的工具，如ComfyUI，来构建AIGC工作流。ComfyUI提供了可视化界面设计，使产品经理能够轻松地创建、共享和协作AIGC工作流，从而快速验证和优化产品。文章还展望了未来AIGC工具的发展趋势，包括多模态AI引擎平台的出现和在线协同功能的发展。最后，文章鼓励产品经理和创业者抓住学习AIGC工作流的机会，以适应行业的发展需求。

AIGC 工作流 2024-04-15